Innovation Mine
Die neue Zukunft des Bergbaus in NRW und Saarland ist, schwarzes Gold (Daten) mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu veredeln.
Theoretischer Hintergrund
Diskussionen darüber, was künstliche Intelligenz ist, finden statt, seit der Begriff im berühmten Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence geprägt wurde, einem Workshop im Jahr 1956, der als die erste Veranstaltung zum Thema KI gilt.
Die OECD definiert KI als ein „maschinengestütztes System, das für eine gegebene Reihe von vom Menschen definierten Zielen Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen treffen kann, die reale oder virtuelle Umgebungen beeinflussen.“ Dabei kann es sich beispielsweise um ein System handeln, das online Produkte empfiehlt, Infrastrukturausfälle für die vorbeugende Wartung vorhersagt oder entscheidet, wie ein autonomes Fahrzeug zu navigieren ist.
Maschinelles Lernen (ML) ist das Herzstück der KI und schafft ungeahnte Möglichkeiten und Auswirkungen. ML hat die Entwicklung von KI-Systemen ermöglicht, die bestimmte menschliche Tätigkeiten vielleicht besser ausführen können als der Mensch selbst. KI kann also Chancen eröffnen, aber auch neue Risiken schaffen, die bisher nicht denkbar waren.
Maschinelles Lernen: Chancen und Risiken
ML ist ein Gebiet an der Schnittstelle von Informatik, Mathematik und Statistik. Es konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die große Datenmengen und komplexe Datenstrukturen analysieren können, um Regelmäßigkeiten zu erkennen, die zum Beispiel für Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen genutzt werden können. Diese Regelmäßigkeiten können manchmal in Form von einfachen Regeln ausgedrückt werden und werden automatisch aus den Daten mit Hilfe eines Algorithmus gefunden, anstatt von einem Experten definiert. Für viele Anwendungen von ML reichen einfache Regeln jedoch nicht aus, damit die KI-Systeme genaue Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Stattdessen finden die heute gebräuchlichen ML-Algorithmen komplexe mathematische Funktionen auf der Grundlage von Daten, die in gewissem Sinne als „Verallgemeinerungen“ von Regeln angesehen werden können, nur dass sie oft für den Menschen nicht verständlich sind.
KI-Systeme, die auf ML basieren, werden manchmal auch als selbstlernende Systeme bezeichnet. Auch nach dem Einsatz eines KI-Systems können sich die mathematischen Gleichungen oder Regeln, die das System verwendet, um Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen zu treffen, auf der Grundlage neuer Daten, die dem System zur Verfügung gestellt werden (etwa während der Nutzung), weiter verändern. In diesem Sinne ändern sich KI-Systeme ständig die Art und Weise, wie sie diese Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen treffen. Außerdem kann eine Kombination von ML oder anderen KI-Algorithmen mit zusätzlichen Technologien zu anderen Arten von KI-Systemen führen. Zum Beispiel ermöglicht ML in Verbindung mit Sensoren oder Robotern die Schaffung eines intelligenten Internets der Dinge (IoT) und Robotersystemen.
Die Fortschritte der letzten Jahre, die vor allem auf die durch die Verfügbarkeit sehr großer Datensätze (z. B. von Bildern, Texten, Multimedia) und der Entwicklung von ML-Algorithmen (z. B. Deep-Learning-Algorithmen) beruhen, ergaben, dass KI-Systeme „sehen“, „hören“, „sprechen“ oder „verstehen“ und „schreiben“ können und somit neue Anwendungen ermöglichen.
Eine besondere Art von ML sind sogenannte „Deep Learning“-Algorithmen (DL). Diese identifizieren mathematische Gleichungen, die im Vergleich zu anderen KI-Algorithmen hochkomplex sind, oft mit Millionen von Berechnungen und Parametern. DL wird in der Regel für einige der komplexesten Probleme verwendet, etwa Computer Vision, Spracherkennung oder natürliche Sprachverarbeitung.
Im Kontext von KI und ML bezieht sich ein Modell auf einen mathematischen Algorithmus, der darauf trainiert wird, zu den gleichen Ergebnissen oder Vorhersagen zu kommen, wie ein menschlicher Experte mit den gleichen vorliegenden Informationen. Beim DL orientieren sich die Algorithmen an der Struktur des menschlichen Gehirns und werden als neuronale Netze bezeichnet. Diese neuronalen Netze basieren auf vernetzten Netzwerk-Switches, die so konzipiert sind, dass sie lernen, Muster auf die gleiche Weise zu erkennen wie das menschliche Gehirn und Nervensystem.
Praxisorientierte Forschung
Die Innovation Mine ist eine Initiative der PROSOZ Herten GmbH (Herten, NRW) und des Saarbrücker Instituts für Wirtschaftsinformatik im Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI).
Der Name Innovation Mine greift bewusst die Bergbau-Tradition des Saarlandes und des Ruhrgebietes auf und setzt ein Zeichen für Innovation und Strukturwandel. Der Standort der PROSOZ Herten GmbH befindet sich auf der ehemaligen Zeche Ewald in Herten. In Saarbrücken, ebenfalls in einer ehemaligen Bergbauregion, befindet sich das DFKI und damit ein Standort der weltweit größten Forschungseinrichtung für Künstliche Intelligenz. Der Begriff „Mining“ kommt aus dem Bergbau und ist gleichzusetzen mit dem Abbau von Gold zu Zeiten der Goldgräber. Das „schwarze Gold“ war früher die Kohle, heute sind digitale Daten das schwarze Gold des 21. Jahrhunderts, welche mit Künstlicher Intelligenz (KI) veredelt werden.
Die Innovation Mine greift die Herausforderungen der Zukunft auf: Wie kann ich Routine-Aufgaben des Staates so weit automatisieren, dass sich die Mitarbeiter*innen der Verwaltung auf die wesentlichen Dinge konzentrieren können? Zum Beispiel den persönlichen Kontakt mit den Bürger*innen und deren Problemen, dort wo es erforderlich ist. Dafür werden Technologien der KI einen wichtigen Beitrag leisten.
Mit den Verwaltungspartnern der Innovation Mine wird eine enge Zusammenarbeit mit den Ländern Nordrhein-Westfalen und Saarland angestrebt. Hier wurden bereits mögliche Themen und konkrete Forschungsvorhaben diskutiert, die sowohl aussichtsreiche Potentiale aufweisen als auch den dringenden Bedarf für den Technologieeinsatz erkennen lassen.
Die Innovation Mine ist als Kooperation von Verwaltung, Wissenschaft und Wirtschaft angelegt und agiert als modulares, gemeinsames Forschungs- und Entwicklungslabor zur Gestaltung und Erprobung moderner Technologien, Automatisierungsansätze und digitaler Prozesse für die öffentliche Verwaltung. Der Forschungsbereich umfasst Künstliche Intelligenz, E-Government, Blockchain, Open Data und Digitale Prozesse sowie deren Verwendung in Verwaltungsbereichen wie Bauen, Umwelt oder der Sozialen Sicherung (SoSi).
Die Innovation Mine, die zunächst als digitales Labor in Herten und Saarbrücken startet, ist eine Pilotmine und damit ein ‚MakersSpace‘ für die öffentliche Verwaltung. Sie hat zum Ziel, den Transfer wegweisender Technologien von der Wissenschaft in die Praxis voranzutreiben. In einem ersten Engagement der Innovation Mine sollen KI-Ansätze zur Unterstützung der Sachbearbeitung in unterschiedlichen Fachbereichen untersucht werden. Konkret geht es um die Entwicklung von Ansätzen, um die Prozesse in den Unteren Bauaufsichten und Kreisjugendämtern mittels KI zu unterstützen.
Alle Beteiligten der Innovation Mine haben ein tiefes Verständnis behördlicher Abläufe und Rahmenbedingungen. Außerdem verfügen sie über das nötige Expertenwissen zu zukunftsweisenden Technologien. Die öffentliche Verwaltung muss durch innovative Projekte in der digitalen Welt schneller werden und ihre Prozesse vereinfachen. Die Kooperation bleibt dabei stets offen für neue Partner und hat bereits das Softwareunternehmen adesso als Unterstützer gewonnen.
Das Headerfoto zeigt die Gründer*innen der Innovation Mine: D. Miller, C. Krüger, Dr. H. Thewes, C. Rupp, A. Baltissen, A. Alkassar, Prof. Dr. P. Loos, T. Rattmann, M. von den Benken und T. Kniepmeyer (v.l.n.r.)
